عملیات برداری با ufunc در NumPy
در دنیای محاسبات علمی و تحلیل داده‌ها، عملیات برداری (Vectorized Operations) یکی از کلیدی‌ترین مفاهیم برای افزایش کارایی محاسبات است. کتابخانه NumPy در پایتون با ارائه توابع جهانی (ufunc) این امکان را فراهم می‌سازد که عملیات ریاضی را به صورت بهینه‌شده روی آرایه‌ها انجام دهیم.
ufunc چیست؟
Universal Functions یا ufunc توابعی هستند که عملیات ریاضی را به صورت عنصر به عنصر (element-wise) روی آرایه‌های NumPy انجام می‌دهند. این توابع مزایای قابل توجهی دارند:
- اجرای سریع‌تر نسبت به حلقه‌های پایتون
- خوانایی و简洁 بودن کد
- پشتیبانی از پخش (broadcasting) آرایه‌ها
- امکان استفاده از روش‌های کاهش (reduction)
ufuncها هسته اصلی محاسبات برداری در NumPy هستند و در بسیاری از کتابخانه‌های علمی مانند Pandas و SciPy نیز استفاده می‌شوند.
انواع ufunc در NumPy
| دسته‌بندی |
توابع نمونه |
توضیحات |
| ریاضی پایه |
add, subtract, multiply |
عملیات حسابی ساده |
| مثلثاتی |
sin, cos, tan |
توابع مثلثاتی |
| مقایسه‌ای |
greater, less, equal |
مقایسه عناصر آرایه |
مثال‌های کاربردی
برای درک بهتر ufunc، به این مثال‌ها توجه کنید:
- محاسبه مربع تمام عناصر یک آرایه:
np.square(arr)
- محاسبه لگاریتم طبیعی:
np.log(arr)
- مقایسه دو آرایه:
np.greater(arr1, arr2)
برای یادگیری عمیق‌تر درباره ufuncها می‌توانید از آموزش جامع بازدید کنید استفاده نمایید.
بهینه‌سازی با ufunc
استفاده از ufuncها می‌تواند سرعت اجرای کد را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. این به دلیل:
- اجرای کد در سطح C به جای پایتون
- کاهش سربار حلقه‌ها
- استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی در CPU
در پروژه‌های بزرگ داده‌محور، به‌کارگیری صحیح ufuncها می‌تواند تفاوت چشمگیری در عملکرد ایجاد کند.
